半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用.pdfVIP

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2017-04-25 发布于北京
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半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用.pdf

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第 42 卷分析化学 (FENXI HUAXUE) 研究简报第 11 期 2014 年 11 月 Chinese Journal of Analytical Chemistry 1687 1691 ~ DOI: 10. 11895 / j. issn. 0253-3820. 140539 藡蕥蕥蕥蕥蕥蕥蕥藡蕥蕥藡研究简报蕥蕥蕥蕥蕥蕥蕥蕥蕥藡半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用梁淼1 蔡嘉月1 杨凯2 束茹欣2 赵龙莲1 张录达3 李军会*1 1 中国农业大学信息与电气工程学院北京 ( , 100083) 2 上海烟草集团有限责任公司上海 3 中国农业大学理学院北京 ( , 200082) ( , 100083) 摘要半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足针对应用近红外光谱建 , 立农产品等复杂体系的分析模型中存在获得大量精确标注样本较困难而使用少量标注样本或大量未准确 , , 标注样品建模结果不理想的问题基于半监督自训练理念提出半监督偏最小二乘 , , ( Semi supervised-partial 方法优化模型本研究以全国不同产地不同等级的份原料烟叶近红外光谱及其 least squares, SS-PLS) 。、 211 对应感官评价数据为例应用方法优化模型模型性能较原始模型有显著提高优化后方法模 , SS-PLS ,